Harrison Chase 在 Interrupt26 NYC 上关于智能体开发生命周期（ADLC）的讨论引发了对 ADLC 在应用开发中应处位置的思考。一个智能体可以调查一封电子邮件，但应用程序决定了调查如何进入队列、如何送达分析师，或如何促成某项行动。改进调查与改变工作流程是相互关联的活动，各自有不同的设计问题和进度衡量依据。ADLC 应当与应用分开协调，但与其所支撑的应用程序协同，因为智能体可以独立变更，同时在一个紧密耦合的开发循环中影响应用程序的设计与结果。该循环可通过明确的设计调查、共享需求以及跟随智能体结果进入应用程序的评估用例来组织。同一团队可能同时负责这两项职责，但在开发计划中每一项都必须保持可见且独立。现有的 ADLC 指导包含大量的设计与实验工作，Harrison Chase 描述了在构建、测试、部署和监控中针对提示词、模型、检索策略、工具模式与编排模式的比较。Salesforce 从构思与设计开始，描述了一个内层开发循环和一个外层监控循环。将智能体视为子系统意味着明确开发其能力，并检查其对应用程序的贡献与影响，从审视系统边界开始，继而审视智能体的开发循环。需求与协调部分解释了共享评估用例如何连接各项工作，而讨论部分则考量了分离生命周期所带来的成本与局限，结论部分概述了实际步骤。
来源: Towards Data Science · 由HeadlinesBriefing整理摘要